セレナは強力なオープンソースのコーディングエージェントツールキットで、大規模言語モデル（LLM）をコードベース上で直接動作するフル機能のエージェントに変えることができます。IDEに似た意味論的なコード検索と編集ツールを提供し、様々なプログラミング言語をサポートし、MCPプロトコルまたはAgnoフレームワークを介して様々なLLMと統合することができます。

Supabase MCPサーバーは、SupabaseプロジェクトとAIアシスタントを接続するツールです。Model Context Protocol（MCP）を通じて、大規模言語モデル（LLMs）と外部サービスのやり取りを標準化し、データベース管理、設定取得、データクエリなどの機能を実現します。

LLM Contextは、開発者がコード/テキストプロジェクトの内容を大規模言語モデルのチャットインターフェースに迅速に注入するのを支援するツールで、スマートなファイル選択と複数の統合方法をサポートしています。

MCPEngineは本番レベルのModel Context Protocol (MCP)の実装で、大規模言語モデル(LLM)に標準化されたインターフェイスを提供し、OAuth認証、リソース管理、ツール呼び出しなどの機能をサポートし、「LLM界のREST」フレームワークを目指しています。

WireMCPは大規模言語モデル（LLM）にリアルタイムネットワークトラフィック分析機能を提供するMCPサーバーで、Wiresharkツールを通じてネットワークデータをキャプチャして処理し、脅威検出、ネットワーク診断、異常分析をサポートします。

MCP2Lambdaは、AWS Lambda関数を大規模言語モデル(LLM)のツールとして実行するMCPプロトコルサーバーで、コードを変更することなくAIモデルがLambda関数を呼び出し、プライベートリソースやAWSサービスにアクセスできるようにします。

WireMCPは大規模言語モデル（LLM）にリアルタイムのネットワークトラフィック分析機能を提供するMCPサーバーで、Wiresharkツールを統合することでデータキャプチャ、脅威検出、ネットワーク診断を実現します。

MCP2LambdaはMCPサーバーで、コードを変更することなく、AWS Lambda関数を大規模言語モデル（LLM）のツールとして使用することができます。Model Context Protocol (MCP)を通じてAIモデルとLambda関数の間に橋渡しを行い、モデルがプライベートリソースにアクセスし、カスタム操作を実行できるようにします。

Auto Causal Inferenceは、大規模言語モデル（LLM）を利用して自動的に因果推論を行うプロジェクトです。ユーザーは介入変数と結果変数を指定するだけで、システムが自動的に変数の役割識別、因果グラフの構築、効果推定、モデル検証などの全プロセスの分析を完了します。プロジェクトは2種類のエージェントアーキテクチャ（LangGraphとMCP）を提供してこの機能を実現し、特に銀行シナリオの因果問題分析に適しています。

CTXはコードリポジトリと大規模言語モデル（LLM）を接続するツールで、構造化されたコンテキストファイルを自動生成することで、AI開発におけるコードコンテキストの伝達効率が低い問題を解決します。コードファイル、Gitリポジトリ、ウェブページなどの複数のソースから情報を収集することができ、MCPサーバーを通じて直接AIアシスタントにプロジェクトコンテキストを提供することができます。

Azure影響レポートMCPサーバーは、大規模言語モデル(LLM)がAzureにリソースの問題を自動的に報告できるツールです。自然言語処理によってユーザーのリクエストを解析し、Azureアカウントを自動認証し、管理APIを介してリソースの影響レポートを送信します。

MCPツールは、Model Context Protocol（MCP）を実装したサーバープロジェクトで、Claude DesktopなどのLLMクライアントにファイルシステムとコマンド実行ツールを提供し、大規模言語モデルのローカルシステムとの対話能力を拡張します。

MCP - JaCoCoは、JaCoCoのコードカバレッジレポートを大規模言語モデル(LLM)に適した形式に変換するサービスツールで、AIによる分析をより効率的に行えるようにします。

これはRubyベースのMCPサーバーフレームワークで、モデルコンテキストプロトコル（MCP）を実装し、大規模言語モデルがツール（乱数生成など）を呼び出すことを可能にします。プロジェクトには、プロトコル処理、ツール管理、ログ記録などの機能が含まれ、ClaudeなどのLLMとの統合をサポートします。

このプロジェクトは、DevOpsツールやプラットフォーム向けに設計されたModel Context Protocol (MCP)サーバーの集合で、標準化された方法で大規模言語モデル(LLM)が主要なDevOpsシステムと直接やり取りでき、インフラストラクチャ、デプロイパイプライン、モニタリングなどの操作を自動制御できます。

Didlogic MCP Serverは、Model Context Protocol (MCP)を実装したサービスで、大規模言語モデル(LLMs)にDidlogic APIとの対話のための標準化されたインターフェースを提供し、残高管理やSIPアカウント管理などのさまざまな機能をサポートします。

WebMCPは、ウェブサイトがクライアントLLM（大規模言語モデル）をサポートできるようにするプロジェクトです。ローカルのWebSocketサーバーを介して、ウェブサイトとLLMの間でツール、リソース、プロンプトを共有でき、APIキーは必要ありません。複数のモデルをサポートしています。

トームはRunebookチームによって開発されたMacOSアプリケーションです（WindowsとLinuxにも対応予定）。ローカルの大規模言語モデル（LLM）とMCPサーバーの使用を簡素化することを目的としています。Ollamaを統合し、MCPサーバーを管理することで、ユーザーは複雑な設定を扱うことなく、すぐにMCP駆動のモデルとの対話を開始できます。

Model Context Protocol (MCP) は、Anthropicが公開したオープンソースのプロトコルで、大規模言語モデル (LLM) と外部データソースおよびシステムの接続の標準化問題を解決することを目的としています。構造化されたフレームワークを提供することで、モデルが外部コンテキストを統合および利用できるようにし、その機能を拡張し、応答の精度を向上させます。MCPは、知識拡張、外部ツールの呼び出し、事前記述されたプロンプトなどの機能をサポートしています。

Memgraph MCPサーバーは、Memgraphグラフデータベースと大規模言語モデル（LLM）を接続するための軽量級のModel Context Protocol（MCP）サーバーの実装で、Cypherクエリ実行とスキーマ情報取得機能を提供します。

BinAssistMCPは、Binary Ninjaと大規模言語モデル(LLM)を接続するMCPサービスで、40種以上の逆エンジニアリングツールを提供し、双方向伝送プロトコルとインテリジェントコンテキスト管理をサポートします。

Unified MCP Tool Graphは、研究に基づくプロジェクトで、異なるMCPサーバーからのツールAPIを集約し、構造化して集中型のNeo4jグラフデータベースに格納することで、大規模言語モデル（LLMs）とエージェントAIシステムに最も関連するツールを動的に検索するためのインテリジェントなインフラストラクチャ層を提供します。

File Context MCPはTypeScriptベースのアプリケーションで、APIを通じてローカルファイル内容を使って大規模言語モデル(LLMs)にクエリを投げることができます。複数のLLMプロバイダ(OllamaとTogether.ai)をサポートし、複数のファイル形式を処理してコンテキストを認識した応答を生成します。

Unity MCPサーバーは、C#ベースのモデルコンテキストプロトコル（MCP）サービスで、Unityエディタを外部の大規模言語モデル（LLM）またはクラウドAIエージェントに接続し、リアルタイム自動化とスマートなインタラクションを実現します。

Deep Research MCPは、Model Context Protocol (MCP)に基づくサーバープロジェクトで、Tavilyの検索とクロールAPIを通じて包括的なネットワーク研究を行い、データを構造化されたMarkdownドキュメントに統合し、大規模言語モデル(LLM)の高品質なコンテンツ生成をサポートします。

LLM Bridge MCPは、複数の大規模言語モデルの統一呼び出しと管理をサポートする標準化されたインターフェースサービスです。

このプロジェクトは、ClickHouseのMCPサーバーを実装しており、ClickHouseデータベースと大規模言語モデル（LLMs）などのAIアプリケーションをシームレスに統合し、データベースのクエリやテーブル構造の取得などの機能をサポートしています。

Stata - MCPは、大規模言語モデル（LLM）を利用してユーザーがStataの回帰分析を支援するツールで、多言語と多プラットフォームをサポートし、インストールから高度な使用までの包括的なガイドを提供します。

SingleStore MCPサーバーは、Model Context Protocol（MCP）に基づくサービスで、大規模言語モデル（LLM）と外部システムの間でコンテキストを管理します。自然言語でSingleStoreと対話でき、複雑な操作を簡素化します。

ZBD MCPサーバーは、LLM（大規模言語モデル）にビットコイン支払い機能を追加するための廃止されたビットコイン支払いサービスです。このプロジェクトはTypeScript SDKを基に開発され、ZBD APIを通じてビットコインライトニングネットワーク支払いを処理することをサポートし、さまざまな支払いツールと機能を提供します。ユーザーは新しいMCPサーバー実装に移行する必要があります。

Astra DB MCPサーバーは、大規模言語モデル（LLM）がAstraデータベースとやり取りできるようにするサービスで、LLMがエージェントとして外部システムとやり取りする機能を拡張します。

SMCPプロキシは、Model Context Protocol (MCP)サービス用に設計されたリバースプロキシで、OIDC認証によるセキュリティ層を提供し、企業レベルの認証と承認をサポートし、大規模言語モデル(LLM)との標準化されたやり取りを簡素化します。

Model Context Protocol (MCP) .NETサンプルライブラリでは、.NETアプリケーションでMCPプロトコルを利用して大規模言語モデル（LLM）のコンテキスト対話を標準化する方法を示します。YouTube字幕抽出器などのサンプルが含まれており、LLMプロバイダーを柔軟に切り替えてAIワークフローを構築できます。

このプロジェクトはModel Context Protocol（MCP）を通じて、大規模言語モデルが直接Maxオーディオ処理ソフトウェア内のサウンドエフェクトモジュールを理解し、生成できるようにします。サウンドエフェクトモジュールの解釈、修正、作成をサポートし、LLMとのインターフェイスを提供します。

このプロジェクトは、大規模言語モデル（LLM）とLisp開発環境を接続するためのモデルコンテキストプロトコル（MCP）アダプターで、軽量なLisplyプロトコルを介したやり取りをサポートします。主な機能には、Lispコードの評価、HTTPリクエスト、デバッグサポートが含まれ、AI支援によるシンボルプログラミング、CAD設計の自動化などのシーンに適しています。

Cloudflare MCPサービスは、Model Context Protocol（MCP）に基づく標準化されたプロトコルで、大規模言語モデル（LLMs）と外部システム間のコンテキスト対話を管理するためのものです。このプロジェクトはインストーラーとMCPサーバーを提供し、自然言語の指示を通じてCloudflareアカウント内のさまざまなリソース（Workers、KVストレージ、R2ストレージ、D1データベースなど）を管理できます。ユーザーはClaude Desktop、VSCode（Cline）、WindsurfなどのMCPクライアントを通じて、自然言語でCloudflareアカウント内のさまざまな操作を行うことができます。

PythonベースのModel Context Protocol (MCP)サーバーテンプレートで、標準化された大規模言語モデル(LLM)コンテキストサービスを作成するためのものです。

Unity - MCPは、大規模言語モデル（LLM）とUnityエディタをつなぐ架け橋ツールです。Unityエディタの機能をAIクライアントに公開することで、AI駆動の自動化開発プロセスを実現します。カスタムツールの拡張をサポートし、現在はゲームオブジェクト管理、シーン操作、アセット処理などの核心機能を提供しており、主にUnityエディタ環境で使用されます。

Firebolt MCPサーバーは、モデルコンテキストプロトコルを実装したサービスで、LLM（大規模言語モデル）とFireboltデータウェアハウスを接続し、AIアシスタントが直接データを照会し、洞察を生成し、ドキュメントリソースにアクセスできるようにします。

finance-tools-mcpは、大規模言語モデル（LLMs）に金融分析と洞察を提供するMCPサーバーで、複数のデータソースと分析ツールを統合し、株式データ、市場センチメント指数、マクロ経済データなどの多面的な金融分析をサポートします。